import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;

/**
 * @Author 12629
 * @Description：
 */
public class Sort {


    /**
     * 时间复杂度：
     *  最好情况下：O(n)  ->  数据有序的情况下  1 2 3 4 5
     *  最坏情况下：O(n^2) -> 数据逆序的情况下  5 4 3 2 1
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *    一个本身就稳定的排序 可以实现为不稳定
     *    但是一个本身就不稳定的排序 不可能实现为稳定的排序
     *
     * 当数据越有序的时候  直接插入排序的效率越高
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                //这里加一个等号 就不是一个稳定的排序了
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }


    /**
     * 每组进行直接插入排序
     * @param array
     * @param gap
     */
    private static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                //这里加一个等号 就不是一个稳定的排序了
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    //array[j+gap] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(n^1.25 - n^1.5)  -> n^1.3
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定排序
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;//7
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;//1
            shell(array,gap);
        }
        //shell(array,1);
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(n^2) 不管你本身的数据 是有序还是无序  都是这个复杂度
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,minIndex,i);
        }
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,minIndex,left);
            if(maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,maxIndex,right);
            left++;
            right--;
        }
    }
    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }


    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(n*logn)  对数据不敏感  不管有序无序都是这个表达式
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createBigHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,end,0);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    private static void createBigHeap(int[] array) {
        for (int i = (array.length-1-1) / 2; i >= 0 ; i--) {
            siftDown(array,i,array.length);
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array,int parent,int len) {
        int child = 2*parent+1;
        while (child < len) {
            if(child+1 < len && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2) 对数据不敏感  有序 无序都是这个复杂度！
     * 空间负责度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *     插入排序   冒泡排序
     *
     * 加了优化之后，时间复杂度可能会变成O(n)
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * hoare法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int parttion1(int[] array,int left,int right) {
        int i = left;//记录这个位置
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            //todo: 先检查前面的会不会有问题
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,left,i);
        return left;
    }

    /**
     * 挖坑法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int parttion(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            //todo: 先检查前面的会不会有问题
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }

    private static int parttion3(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 三数取中法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return 返回中间数字的下标
     */
    private static int threeNum(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left+right) / 2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }


    private static void insertSort2(int[] array,int left,int right) {
        for (int i = left+1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left; j--) {
                //这里加一个等号 就不是一个稳定的排序了
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    public static  int count = 0;
    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }
        count++;
        //System.out.println("start: "+start);
        //System.out.println("end: "+end);
        if(end - start +1 <= 20) {
            //直接插入排序
            insertSort2(array,start,end);
            return;
        }
        //三数取中
        int mid = threeNum(array,start,end);
        //交换
        swap(array,mid,start);

        int pivot = parttion(array,start,end);//拿到最后基准确定下的位置  

        quick(array,start,pivot-1);//左树

        quick(array,pivot+1,end);//右树
    }

    /**
     * 时间复杂度：
     *     O(n*logN)[最好情况了]   O(N^2)[数据是有序的 或者是逆序的 ]
     *
     * 空间复杂度：O(logN)[好的情况]  O(n) [不好的情况]
     * 稳定性：不稳定排序
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    /**
     * 非递归实现快速排序
     * @param array
     */
    public static void quickSort1(int[] array) {

        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int start = 0;
        int end = array.length-1;

        if(end - start +1 <= 20) {
            //直接插入排序
            insertSort2(array,start,end);
            return;
        }

        //三数取中
        int mid = threeNum(array,start,end);
        //交换
        swap(array,mid,start);/**/

        int pivot = parttion(array,start,end);
        if(pivot > start+1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }

        if(pivot < end-1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }

        while (!stack.empty()) {
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();

            if(end - start +1 <= 20) {
                //直接插入排序
                insertSort2(array,start,end);
                //return; 这个地方不能return
            }else {
                mid = threeNum(array,start,end);
                //交换
                swap(array,mid,start);/**/

                pivot = parttion(array, start, end);
                if (pivot > start + 1) {
                    stack.push(start);
                    stack.push(pivot - 1);
                }
                if (pivot < end - 1) {
                    stack.push(pivot + 1);
                    stack.push(end);
                }
            }
        }
    }


    private static void merge(int[] array,int left,int mid,int right) {

        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;

        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;//tmpArr数组的下标

        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]){
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
                //s2++;
                //k++;
            }
        }
        while (s1 <= e1) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }

    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left >= right) {
            return;
        }
        int mid = (left+right) / 2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,mid,right);//合并
    }


    /**
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定的排序
     * 冒泡   插入  归并
     * @param array
     */
    public static void mergeSort1(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }


    public static void mergeSort(int[] array) {
       int gap = 1;
       while (gap < array.length) {
           for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {
               int left = i;
               int mid = left+gap-1;
               int right = mid+gap;
               //mid  和 right 有可能会越界
               if(mid >= array.length) {
                   //纠正
                   mid = array.length-1;
               }
               if(right >= array.length) {
                   right = array.length-1;
               }
               merge(array,left,mid,right);
           }
           gap *= 2;
       }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：O(范围+n)   范围越小复杂度越快--》计数排序适合于 给定范围且范围不大
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：TODO
     * @param array
     */
    public static void countArray(int[] array) {
        //1、找到数组当中的最大值和最小值 O(N)
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        //2、可以确定计数数组的大小  O(N)
        int range = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[range];
        //3、再次遍历原来的数组 把原来的数据 和 计数数组的下标进行对应，来计数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int val = array[i];
            count[val-minVal]++;//这里开始计数 假设val是92 minVal = 91
        }
        //4、上述循环走完 计数数组已经存好了对应关系 ，遍历计数数组  O(范围+n)
        int index = 0;//记录重新写会array数组的下标
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            int val = count[i];
            while (val != 0) {
                array[index] = i + minVal;
                val--;
                index++;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        //int[] array = {9,5,3,1,8,4,12,4,5,6,7,8,1,23,14,115,116,711,6,7,8,9,0,7655,342,129,888};
        int[] array = {9,5,3,1,8,4,5,6,7,7,6,5,4,3,3,2,2,1,0,0,6,4,5};
        countArray(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}
